基于eBPF的系统监控和故障检测方法

王锐

doi:10.13992/j.cnki.tetas.2024.12.005

Chinese

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于eBPF的系统监控和故障检测方法

更新时间：2026-04-21

- 基于eBPF的系统监控和故障检测方法
- Vol. 37, Issue 12, Pages: 40-44+71(2024)
- 作者机构：
  
  中国移动通信集团广东有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2024.12.005
  CLC： TP277
- Published：2024
- 稿件说明：
移动端阅览
王锐. 基于eBPF的系统监控和故障检测方法[J]. 2024, 37(12): 40-44+71.
DOI：

王锐. 基于eBPF的系统监控和故障检测方法[J]. 2024, 37(12): 40-44+71. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2024.12.005.

摘要

针对现有监控方案安全性低、系统资源开销负荷大和人工运维工作量大的问题，本文提出了一种基于eBPF的系统监控和故障检测方法。监控指标数据采集基于eBPF技术，数据采集更安全，数据处理性能更高。结合故障检测分类模型，可快速识别故障问题和定位异常事件。运维人员通过监控视图实时查看系统各项性能指标、服务运行状况和故障告警等内容，有效提升运维效率和降低人工运维成本，达到高效、安全、灵活的系统运维目的。

Abstract

关键词

Keywords

references

Wang Chengrui,Liu Houde,Xu Feng.Performance metric and analytical gain optimality for set-based robust fault detection[J].Automatica,2024.

Camille Franklin Mbey,Vinny Junior Foba Kakeu,Alexandre Teplaira Boum,Felix Ghislain Yem Souhe.Fault detection and classification using deep learning method and neuro‐fuzzy algorithm in a smart distribution grid[J].The Journal of Engineering,2023.

王继昌,吕高锋,刘忠沛,杨翔瑞.基于数据处理器的QUIC加密/解密卸载[J].计算机工程与科学,2023(11).

庄卫金,张鸿.基于深度学习的微服务故障检测研究[J].计算机工程与应用,2022(16).

冯占利,安进朝.基于时序数据库服务监控系统的设计与实现[J].计算机与网络,2021(06).

晋荣,张谦,张岩,程洪闪.信息通信网络一体化综合运维监控系统设计[J].计算机与网络,2021(05).

余萍,曹洁.深度学习在故障诊断与预测中的应用[J].计算机工程与应用,2020(03).

孟岩,张平.通信对象及网络监控系统的设计与实现[J].计算机与网络,2019(02).

徐叶,袁敏,李国军.嵌入式Web服务器远程监控系统的设计与实现[J].计算机与现代化,2013(02).

Views

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

No data

Related Author

No data

Related Institution

No data

AI问答

Postal code：100079
Tel：（010）53879206 Email：tmw@bjxintong.com.cn
Technical support is provided by Beijing Founder electronics co., LTD 京ICP备09082226号-64 京公网安备11010602201714号
It is recommended to read the content of this site in Chrome&IE9+. Please switch to extreme mode in browser 360.
Cookies We use cookies to help provide and enhance our service and tailor content. By continuing, you agree to the use of cookies.

⁰